언어학자 Lakoff는 인간의 언어는 은유의 방식으로 확장된다고 설명했다. 언어적 측면에서는 확장의 방법이지만 개인의 측면에서는 복잡한 현상을 인지하는 방법이며, 그것을 설명하는 방법이다. 개인이 은유를 만드는 방법은 경험을 통해서이다. 차를 좋아하는 사람이라면 인생을 또는 자신이 설명하고 싶은 것을 차에 비유하여 설명하며, 음식을 좋아하는 사람은 대부분을 음식을 활용하여 비유한다. 이처럼 은유는 자신의 경험을 활용하여 복잡한 현상을 간결하게 ..

어떤 문제건 주어진 문제를 해결하는 것만큼이나 그 문제의 중요성을 명확히 파악하고 음미하는 것 또한 중요하다. 누구도 현재 인공지능이 중요한 문제라는 사실을 부정하지 않을 것이다. 그런데 인공지능은 왜 중요한가? 그것은 정확히 누구에게 어떤 문제들을 제기하고 있는가? 크게 보면 이들이 바로 인공지능윤리(AI ethics)가 다루고자 하는 질문이라고 할 수 있을 것이다.인공지능윤리가 부상하게 된 배경에는 이제 더 이상 ‘비인간 자율성’(non-h..

“기술을 지배하려는 의지는 기술이 인간의 통제를 벗어날 가능성이 커질수록 더욱 절박해질 것이다” 인공지능이 만들어 갈 미래의 모습을 그려보는 일은 일종의 수다이다. 미래 이야기는 과거 이야기보다 좀 더 쉽다. 일어난 일에 대한 말 속에는 어떤 식으로든 그것에 대한 평가가 수반되기 때문이다. 그렇기에 세인(世人)들의 미래 이야기는 수다 이상의 지위를 얻기 어렵다. 인공지능 미래 담론은 수다임에 틀림이 없지만, 그 주제가 핫하고 많은 유명인들이 이..

마이 헤리티지(My Heritage)에서 개발한 딥 노스탤지어(Deep Nostalgia)는 ‘살아 움직이는 인물사진’을 제공하는 인공지능 알고리즘이다. 마이 헤리티지는 세계 각지에 흩어져 있는 가족이나 친인척 등을 찾아주는 이스라엘의 인터넷 플랫폼으로, 오래된 기념사진이 주요 자료로 활용되고 나아가 DNA 검사키트도 동원된다. 사용자가 여기에 사진을 업로드하면 마치 비디오 영상처럼 10-20초가량 인물에 일정한 동작을 부여해 준다. ‘살아있는..

인공지능 문학은 인공지능 알고리듬을 사용하여 인간의 의도된 개입을 최소화한 상태에서 컴퓨터 프로그램으로 하여금 일종의 자동 글쓰기를 수행하도록 하여 생산된 문학이라고 할 수 있겠다. 인공지능 문학에서 핵심적인 개념 중에 하나는 창의성이다. 창의성은 가치 있고 새로운 무엇인가를 만들어내는 능력을 말한다. 따라서 인공지능 문학은 인간의 의도적인 개입이나 계획이 부재하거나 혹은 최소화한 상태에서 인공지능 스스로 창의성을 발휘하여 글을 쓰는 작업을 일..

산업혁명 이래 기계의 발전은 산업 전 분야로 확산하였으며, 그 급속한 발전 속도는 이전 시대와 비교될 수 없을 정도로 폭발적이었다. 증기엔진의 성능은 빠르게 발전하였고, 이전의 축력, 수력, 풍력과는 비교도 할 수 없을 정도의 생산력을 발휘하였다. 예를 들어 1712년 뉴커먼이 광산의 배수펌프에 사용한 최초의 증기엔진은 5.5마력에 불과했지만 1912년에 건조된 여객선 타이타닉호의 엔진은 최대출력이 59,000마력에 이른다는 사실에서 근대의 기..

“인공지능은 소설 작가가 될 수 있을까?” 2016년 일본에서는 AI가 쓴 SF 단편소설 이 호시 신이치 문학상의 1차 예심을 통과한 적이 있고, 2018년 국내에서 KT가 주관하는 “인공지능소설공모전”이 개최되기도 하였다. 인간 고유의 영역이라고 생각되었던 소설 창작에 AI의 도전이 이루어지고 있다. 인공지능의 글쓰기는 방대한 데이터를 분석하고 종합하여 재구성하는 과정으로 이루어진다. 이러한 글쓰기 방식은 기존의 이야기를 조합하고 배치하여..

“채용(recruitment)은 건초더미에서 바늘을 찾는 것만큼 어려운 작업이다.” – 스티브 잡스 채용은 기업의 경영목표를 실천하고, 경쟁우위를 선점하기 위해 가장 우선시되는 활동이다. 채용의 중요성은 예전부터 늘 강조되어 왔지만, 채용과정은 기술의 발전과 보급에 따라 큰 변화를 겪어왔다. 예컨대, 인터넷의 발달은 채용과정을 새롭게 변화시켰다. 인터넷이 보급됨에 따라 수많은 채용 정보 사이트가 만들어졌고, 구직자들은 어느덧 매일 아침 신문의 ..

일본의 호시 신이치 문학상의 1차 심사를 AI가 쓴 소설이 통과했다고 해서 화제가 된 적이 있었다. 지금도 AI가 소설을 쓰거나 시를 쓰는 상상을 할 때면 어김없이 등장하는 사건이기도 하다. 딥러닝 기술을 활용한 문장생성기라고 할 수 있는 GPT-3에 대한 기사도 심심찮게 읽거나 들어보았을 것이다. AI가 쓴 소설에 대한 현역 평론가들의 비평을 인터넷상에서 어렵지 않게 찾아볼 수 있는 시대를 우리는 살아가고 있다. 하늘 아래 새로운 것이 없다고..

그야말로 인공지능이 연중무휴 종횡무진 전방위적 활약을 펼친다. 인공지능에 평이 박한 사람일지언정 인공지능에 의존하는 대표적인 분야 가운데 하나는 기계 번역이 아닌가 싶다. 특히 대학생들의 경우 리포터나 영문 원서 번역을 위해 네이버의 ‘파파고’와 ‘구글 번역’을 이용한 경험이 있을 것이다. 기계 통번역 기술은 규칙기반 방식에서 통계기반 방식으로 발전했고, 2010년대 후반 기계 학습을 활용한 인간의 뇌 신경망을 모방한 신경망 기계번역으로 진화했

2016년 3월에 열렸던 한국의 프로 바둑기사 이세돌 9단과 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑프로그램인 ‘알파고’의 대국을 통해서 우리는 AI의 눈부신 발전을 생생하게 목격할 수 있었다. 이를 계기로 인공지능에 대한 대중들의 관심이 늘어나게 되었고, 이후 서점에는 인공지능 관련 서적들이 넘쳐나기 시작했다. 심지어 국내 한 대형서점에서는 인공지능 로봇을 도입하여 책 추천과 접객 업무를 수행하고 있다.

심층학습(deep learning) 기반 언어모델(language model)이 조만간 우리의 일상을 바꿔 놓을 전망이다. 언어모델이란 단어의 배열에 확률을 할당하여 자연스러운 단어의 배열을 유추하는 모델로, 질의응답, 기계번역, 문서요약, 텍스트 분류 등에 활용될 수 있으며, 근본적으로는 특정 단어들이 주어졌을 때 다음에 올 단어를 예측한다든지, 주어진 양쪽의 단어들로부터 가운데에 위치할 단어를 예측하는 등의 작업을 수행할 수 있다.